FIFO 、LRU、LFU缓存算法算是比较简单的，它们的区别是当缓存空间满的时候，其对数据淘汰策略不同而已，这里的话我就选择了JavaScript来进行演示FIFO 、LRU、LFU的实现。希望能帮助大家更好的理解。
1. FIFO 算法实现
FIFO (First Input First Output)可以说是最简单的一种缓存算法，通过设置缓存上限，当达到了缓存上限的时候，按照先进先出的策略进行淘汰，再增加进新的 key-value。
实现的可以创建一个map对象来保存键值信息
然后创建keys的数组用来进行淘汰判断
代码示例:
var FIFOCache = function (limit) {
this.limit = limit || 10;
this.map = {};
this.keys = [];
};
实现get函数其实很简单，通过map返回对应值就行
代码示例:
FIFOCache.prototype.get = function (key) {
return this.map[key];
};
在set函数中,先keys长度是否达到限制
没达到限制直接追加
如果达到限制判断key是否已经存在，存在将key删除，否则默认删除keys的第一个数据与对应map中的值
代码示例:
FIFOCache.prototype.set = function (key,value) {
if (this.keys.length >= this.limit) {
let i = this.keys.indexOf(key);
if (i >= 0)
this.keys.splice(i, 1);
else
delete this.map[this.keys.shift()];
}
this.keys.push(key);
this.map[key] = value;
};
2. LRU 算法实现
LRU（Least recently used）算法算是最常见的缓存淘汰算法，根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高。
如果你搜索java的LRU实现，很多都是通过LinkedHashMap来实现的。我这里就照着网上搜索的相关原理通过js来实现一下。
这里稍微注意的是淘汰的方向，有的是淘汰数组最前的，有的是淘汰最后的。可最后的效果都差不多，这里的话我就以淘汰首位的数据来举例编写。
开始的代码跟上面的FIFO实现差不多
代码示例:
var LRUCache = function (capacity) {
this.limit = limit || 2;
this.map = {};
this.keys = [];
};
实现get函数一样是通过map返回对应值，不过需要这里多了一个update函数，用来切换key位置，将最新访问的数据置到最后。
代码示例:
LRUCache.prototype.get = function (key) {
let r = -1;
if (typeof this.map[key] != "undefined") {
r = this.map[key];
this.update(key);
}
return r;
};
LRUCache.prototype.update = function (key) {
let idx = this.keys.indexOf(key);
if (idx != this.keys.length - 1) {
// 删除之前位置
this.keys.splice(idx, 1);
// 重新插入到最后
this.keys.push(key);
}
};
set函数判断map中key是否存在，存在直接修改值并更新key在keys中的位置
如果不存在，判断keys是否已满，满则删除首位数据，然后将最新数据追加到末位
代码示例:
LRUCache.prototype.set = function (key, value) {
if(typeof key=="undefined"||typeof value=="undefined") throw new Error('key or value is undefined');
if (typeof this.map[key] != "undefined") {
this.update(key);
this.map[key] = value;
} else {
// 判断容量是否满
if (this.keys.length == this.limit) {
// 淘汰首位
delete this.map[this.keys[0]];
this.keys.splice(0, 1);
}
// 插入新值
this.keys.push(key);
this.map[key] = value;
}
};
以下是通过Map实现代码参考：
var LRUCache = function (capacity) {
this.cache = new Map();
this.capacity = capacity;
};
LRUCache.prototype.get = function (key) {
let cache = this.cache;
if (cache.has(key)) {
let temp = cache.get(key);
cache.delete(key);
cache.set(key, temp);
return temp;
} else {
return -1;
}
};
LRUCache.prototype.put = function (key, value) {
let cache = this.cache;
if (cache.has(key)) {
cache.delete(key);
} else if (cache.size >= this.capacity) {
cache.delete(cache.keys().next().value);
}
cache.set(key, value);
};
3. LFU 算法实现
LFU（Least Frequently Used ）也是一种常见的缓存算法。当空间满时，通过访问次数，淘汰问次数最小的数据。
如果访问次数全部一样则默认淘汰最初添加的数据
根据需求，定义一个freqMap用来保存访问频率数据
代码示例:
var LFUCache = function (capacity) {
this.limit = capacity;
this.map = {};
this.freqMap = {};
};
get函数跟上面的LRU算法的差不多，不过这里this.map里所保存的对象格式为
{
value:"value", // 存值
freq:1//<== 频率
}
代码示例:
LFUCache.prototype.get = function (key) {
let r = -1;
if (typeof this.map[key] != "undefined") {
let o = this.map[key];
r = o.value;
//更新频率记录
this.updateL(key, o);
}
return r;
};
所以更新频率的时候通过对象保存的freq字段从频率记录this.freqMap中寻找，删除原始记录后重新追加到新的记录
代码示例:
LFUCache.prototype.updateL = function (key, obj) {
let freq = obj.freq;
let arr = this.freqMap[freq];
// 删除原频率记录
this.freqMap[freq].splice(arr.indexOf(key), 1);
// 清理
if (this.freqMap[freq].length == 0) delete this.freqMap[freq];
// 跟新频率
freq = obj.freq = obj.freq + 1;
if (!this.freqMap[freq]) this.freqMap[freq] = [];
this.freqMap[freq].push(key);
};
set函数判断逻辑跟LRU的差不多，区别在容量满的时候,默认取freqMap中第一个索引对应的keys数组中第一个key，删除key对应的数据
代码示例:
LFUCache.prototype.set = function (key, value) {
if (this.limit <= 0) return;
if(typeof key=="undefined"||typeof value=="undefined") throw new Error('key or value is undefined');
// 存在则直接更新
if (typeof this.map[key] == "undefined") {
// 获取频率 key
// 判断容量是否满
if (Object.keys(this.map).length == this.limit) {
let fkeys = Object.keys(this.freqMap);
let freq = fkeys[0];
// 获取key集合
let keys = this.freqMap[freq];
// 淘汰首位
delete this.map[keys.shift()];
// delete this.map[keys[0]];
// keys.splice(0, 1);
// 清理
if (this.freqMap[freq].length == 0) delete this.freqMap[freq];
}
// 频率记录是否存在
if (!this.freqMap[1]) this.freqMap[1] = [];
// 插入新值
this.freqMap[1].push(key);
this.map[key] = {
value: value,
freq: 1 // 默认的频率
};
} else {
this.map[key].value = value;
//更新频率记录
this.updateL(key, this.map[key]);
}
};
